Генеративные предварительно обученные трансформеры, или модели GPT, берут мир штурмом, революционизируя то, как мы взаимодействуем с искусственным интеллектом. От чат-ботов до создания контента и не только — модели GPT стали незаменимым инструментом для многих приложений. В этом блоге мы кратко рассмотрим внутреннюю работу этих моделей, чтобы помочь вам понять, что заставляет их работать.
Архитектура: Трансформеры
В основе моделей GPT лежит архитектура Transformer, представленная Vaswani et al. в статье 2017 года «Внимание — это все, что вам нужно». В отличие от предыдущих архитектур нейронных сетей, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN) и долговременная кратковременная память (LSTM), преобразователи используют механизм самоконтроля, позволяющий модели эффективно обрабатывать и понимать отношения между словами в последовательности.
Архитектура Transformer состоит из структуры кодер-декодер, но модели GPT используют только часть декодера. Этот декодер состоит из нескольких уровней, каждый из которых содержит механизм самоконтроля и сеть прямой связи по положению.
Предварительное обучение и тонкая настройка: два этапа разработки модели GPT
В процессе разработки модели GPT проходят два основных этапа: предварительную подготовку и тонкую настройку.
а. Предварительное обучение: на этом этапе модели GPT обучаются на огромном количестве текстовых данных, чтобы изучить структуру и образцы человеческого языка. Они обучены предсказывать следующее слово в заданном предложении. Цель состоит в том, чтобы свести к минимуму разницу между предсказанием модели и фактическим словом. Этот неконтролируемый процесс обучения позволяет моделям GPT фиксировать широкое понимание языка, грамматики и даже некоторой фактической информации.
б. Тонкая настройка: после предварительного обучения модели GPT настраиваются на меньшем наборе данных для конкретной задачи. Теперь модель направляется для изучения специфики желаемой задачи, такой как анализ настроений или обобщение. Во время тонкой настройки архитектура и веса модели точно настраиваются, чтобы оптимизировать ее производительность для конкретной задачи.
Механизм самовнимания: понимание контекста
Механизм самоконтроля является ключом к успеху архитектуры Transformer. Это позволяет моделям GPT взвешивать важность разных слов в предложении при прогнозировании. Механизм внутреннего внимания вычисляет оценку для каждого слова, указывая на его релевантность другим словам в последовательности. Таким образом, модель может сосредоточиться на наиболее релевантных словах, что приводит к лучшему контекстуальному пониманию и более точным прогнозам.
Токенизация и позиционное кодирование: осмысление языка
Прежде чем вводить текст в модель GPT, текст должен быть токенизирован, то есть разбит на более мелкие единицы, называемые токенами. Эти токены могут представлять слова, подслова или даже отдельные символы, в зависимости от используемого токенизатора.
Позиционное кодирование — еще один важный аспект моделей GPT, поскольку оно предоставляет информацию о положении каждого токена во входной последовательности. Поскольку механизм внутреннего внимания по своей природе не чувствителен к порядку слов, используется позиционное кодирование, чтобы гарантировать, что модель сохраняет информацию о положении слов в предложении, поддерживая надлежащий контекст.
Будущее моделей GPT
Хотя модели GPT уже продемонстрировали свои впечатляющие возможности, они продолжают оставаться предметом постоянных исследований и разработок. Будущее моделей GPT невероятно многообещающе, поскольку исследователи стремятся улучшить их производительность (xformers), эффективность и возможности. Некоторые возможные будущие разработки включают в себя больше моделей для конкретных задач, усовершенствование механизма самоконтроля и изучение более эффективных методов обучения.
Модели GPT произвели революцию в области обработки естественного языка, предоставив мощные инструменты для широкого спектра приложений. Поняв их базовую архитектуру и лежащие в их основе принципы, вы на один шаг приблизитесь к тому, чтобы использовать мощь, которая с ними связана.
